《Effective Python》

Python 读书笔记 DOING

第1章 用Pythonic方式来思考

1 确认自己所使用的Python版本

使用python3来运行3.x版本
在运行程序时通过sys.version_info获得当前版本信息

2 遵循PEP8风格指南

命名

• 函数、变量、属性用小写和下划线
• 受保护的实例属性，下划线开头
• 私有的实例属性，双下划线开头
• 模块变量的变量，大写与下划线
• 类中的实例方法，首参数self
• 类方法，首参数cls

表达式与语句

• 采用内联形式的否定词， is not
• 不要通过len来判断是否为空list或''，使用 if not x:
• 不要写单行的复合语句
• import语句应该总放在文件开头
• 引入模块，使用绝对名字
• 使用相对名字必须明确， from . import far
• import分标准库、第三方库、自用模块，每部分内按字母序排列

3 了解bytes、str与unicode的差别

• Python2：str(bytes, str), unicode
• Python3: str(unicoode, str), bytes

可以使用两个辅助函数进行转换

### python3
def to_str(str_or_bytes):
    if isinstance(str_or_bytes, bytes):
        value = str_or_bytes.decode('utf-8')
    else:
        value = str_or_bytes
    return value
def to_bytes(str_or_bytes):
    ...
# bytes和str是两种类型，写程序时需要注意
### python2
def to_unicode(str_or_unicode):
    ...
def to_str(str_or_unicode):
    ..
# 对于接受str的函数，也可以使用只使用ascii的unicode，如果接受unicode，可以传入str

4 用辅助函数来取代复杂的表达式

可读性 辅助函数 > if/else表达式 > or/and复杂表达式

5 了解切割序列的方法

somelist[start: end]

• 使用[: 5]替换[0: 5]
• 取到表末尾，使用[x: ]
• 使用负数来白哦上从尾到头数
• start/end越界不会出问题，单元素越界会异常
• 切割产生新的列表
• b = a[:], a[:] = b

6 在单次切片操作内，不要同时指定start、end、stride

• [::-1]对ascii或bytes进行反转
• 可能让人费解，可采用两步操作，先范围后步进或者相反
• 可以使用itertools模块中islice

7 用列表推导来取代map和filter

如题

8 不要使用含有两个以上表达式的列表推导

• flat = [x**2 for row in matrix for x in row]
• [[x**2 for x in row] for row in matrix]
• 列表推导支持多个if语句[... for x in l if x>0 if x%2==0]，等效[if x>0 and x%2==0]

9 使用生成器表达式来改写数据量较大的列表推导

生成器计算为迭代器
生成器有状态，只能onepass

10 尽量用enumerate取代range

替代range生产i然后访问x[i]
enumerate可以接受参数用于指定开始使用的计数值

11 用zip函数同时遍历两个迭代器

python2中zip是返回元组，可以使用itertools.izip
长度不同，使用 itertools.izip-longest/zip_longest

12 不要在for和while循环后面写else块

• if/else、try/except/else都表示前面if未执行而执行/try执行成功，except未执行而执行
• for/else则表示for中未通过break跳出（执行成功）而执行else语句
• for遍历列表为空，while初始为False，会马上执行else语句

13 合理利用try/except/else/finally结构中的每个代码块

第2章 函数

14 尽量使用异常来表示特殊情况，而不要返回None

• 如果None为正常返回值中的一个，则其不能用于判断调用是否成功
• 返回值拆成两变量元组(true, None)

15 了解如何在闭包里使用外围作用域中的变量

def sort_priority(values, group):
    def helper(x):
        if x in group:
            return (0, x)
        return (1, x)
    values.sort(key=helper)

变量赋值规则

• 当前作用域已存在该变量，则重新赋值
• 不存在，则创建该变量
• 使用nolocal访问
• python2中使用外层可变对象（list）改变同样效果

16 考虑用生成器来改写直接返回列表的函数

使用yield表达式达到同样效果

17 在参数上面迭代时，要多加小心

• 如果参数只支持一次迭代，而本身函数需要使用多次迭代，则会出现异常结果
• 参数改为获取迭代器函数，每次使用时调用一次

def do(get_iter):
    sum_ = sum(get_iter())
    for i in get_iter():
        pass

• 令自己的类实现其__iter__为生成器
• 利用iter进行判断后再处理

if iter(numbers) is iter(numbers): ## iter使用在迭代器上返回自身
    raise TypeError('Must Be a Container') 
...

18 用数量可变的位置参数减少视觉杂讯

使用 ×args

def log(messsage, *args):
    return message % args
log('ccccc', *(1,2,3))

• 性能问题，先转换为元组
• 添加参数只能在变参前，会影响以前的调用语句（必须重写）

19 用关键字参数来表达可选的行为

• 可使读代码的人更容易理解其含义
• 可以在函数定义提供默认值，需要改变该参数时使用关键字参数

def f(a, b=1, c=2, d=3): pass
f(1, c=3)

• 提供扩充函数的有效方式，旧调用代码可以不用修改

20 用None和文档字符串来描述具有动态默认值的参数

即期望默认值在每次执行函数时运算，而该期望与Python语言特性是矛盾的
正确应该设置为None，判断为None时进行计算
如果默认值类型是可变的，则一般情况下需要使用None代替

21 用只能以关键字形式指定的参数来确保代码明晰

python3中 fun(a, v, *, z, m, **kwargs) z,m必须以关键字赋值，可以有默认值
Python2实现

## 1
def decr_fun(n):
    def dec(fun):
        def _fun(*args, **kwargs):
            if 'd' not in kwargs:
                raise ...
                ...
        return _fun
    return dec
@decr_fun(3)
def fun(a, b, c, d, *args, **kwargs):
    pass
## 2
def fun(a, b, c, **kwargs):
    d = kwargs.pop('d', 0)
    e = kwargs.pop('e', 0)
    if kwargs:
        raise

第3章 类与继承

22 尽量用辅助类来维护程序的状态，而不要用字典和元组

字典用于保存某个对象在其生命周期里的动态内部状态。
动态是指这些待保存的信息，其标识符无法提前获知。
将嵌套结构重构为类。
可以使用namedtuple来过渡。问题：1）无默认参数，2）会被人通过下标和迭代访问，后续会产生修改问题。
嵌套字典或者元组，可以依次改为嵌套类。

23 简单的接口应该接受函数，而不是类的实例

Python中很多接口都支持传递函数，如回调函数、sort的key参数
函数可以是无状态函数，也可以是含有状态信息的闭包。
使用类实例的绑定方法用作回调，可以用于保存状态。
使用定义了__call__方法的类实例，直接进行计算。

24 以@classmethod形式的多态去通用地构建对象

多态：使得继承体系中的多个类都能以各自所独有的方式来实现某个方法。满足相同接口，或继承自相同的抽象类。
Python中每个类只有一个 __init__ 来构造对象。
可以通过@classmethod来创建对象，也可以用于创建对象的子类。

25 用super初始化父类

多重继承情况下，直接通过father.__init__调用会产生问题。钻石继承在多路径上的类的方法会被调用多次。
通过super按照mro（方法解析顺序）的方向来调用初始化。
可以通过mro方法来查看类的顺序。
python3中可以直接通过super()函数进行调用，其是通过__class__和self来调用，而python2未实现__class__，而self.__class__是指的类的实际类型

26 只在使用Mix-in组件制作工具类时进行多重继承

Mix-in类：只定义其他类可能需要提供的一套附加方法。不定义自己的实例属性，不要求调用__init__方法
实现的原理：Python动态特性，可以允许本类的方法访问的属性不是本类定义。
例子：将对象的属性以及其嵌套属性都递归转换为字典表示，再用于json进行序列化

27 多用public属性，少用private属性

private属性，双下划线开头，其会被重命名，子类不能访问父类的私有属性
原理：Python看到访问__开头的属性时，先会加上该类的类名后再寻找新变量名_ClassName__VariName，因此可手动产生变量明访问
习惯性使用下划线开头来告诉使用者注意
private合理使用是用于避免子类和父类属性重名，如_value，在实例中只会存在一个，在父类中__value表示，则子类中可以定义自己的_value

28 继承collections.abc以实现自定义的容器类型

实现比较简单的类型可以直接继承内部类型
abc中定义了一些抽象基类，其可以帮我么检查是否所有需要的方法都已经定义，而且其还提供了很多相关方法

第4章 元类及属性

29 用纯属性取代get和set方法

class AAA:
    @property
    def x(self):
        return self._x
    @x.setter
    def x(self, value):
        self._x = value

可以用属性来进行类型检查、数值检查、延迟计算、防止父类属性被覆盖等
写属性时应该合理，最小惊讶原则，getter不应该改变其他属性的值

30 考虑用@property来代替属性重构

把简单的数值属性迁移为实时计算（按需计算、动态计算等）
如果@property使用过于频繁，则需要考虑是否应该重构

31 用描述符来改写需要复用的@property方法

class Grade:
    def __get__(self, instance, instance_type):
        # 
    def __set__(self, instance, value):
        instance._value = value  # 不能赋值给self，该实例会被共享
        self._values[instance] = value # 会对instance的删除产生问题，需要使用weakref，WeakKeyDictionary
class Exam:
    math_grade = Grade()  # 所有类实例共享同一份实例
    science_grade = Grade()
# exam.math_grade = v
# => Exam.__dict__['math_grade'].__set__(exam, v)

如果实例对象没有该名称的属性，则转向其类定义查找同名的类属性，如果其是定义了__get__和__set__方法的对象，则Python认为该对象遵循描述符协议

32 用__getattr__, __getattribute__, __setattr__实现按需生成的属性

普通实例属性、@property和描述符都需要预先定义

todo

第5章 并发及并行

并发与并行的关键区别在于能不能提速。

36 用subprocess模块来管理子进程

subprocess.Popen, communicate()/poll(),可以使用管道来进行输入输出
communicate有timeout参数，避免死锁或失去响应，3.3之后有

37 可以用线程来执行阻塞式I/O，但不要用它来平行计算

GIL是以把互斥锁

38 在线程中使用Lock来防止数据竞争

Python虚拟机中原子操作在于其自己的字节码，而不是可见的语句为单位

39 用Queue来协调各线程之间的工作